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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorSarria Zapata, Humberto
dc.contributor.authorSáenz Lesmes, Ross Mary
dc.date.accessioned2019-07-03T10:19:33Z
dc.date.available2019-07-03T10:19:33Z
dc.date.issued2018-06
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69250
dc.description.abstractEl problema de la Subsecuencia Común más Larga de Múltiples Secuencias (SCLM), ha sido ampliamente estudiado en Ciencias de la Computación desde hace más de 40 años, motivado principalmente por sus diversas aplicaciones en Bioinformática. Este problema consiste en calcular una subsecuencia de longitud máxima, común a un conjunto de secuencias dado. En este trabajo se propone un algoritmo heurístico capaz de aproximar una o varias soluciones al problema SCLM utilizando la entropía de Shannon como una medida de la información para determinar los alineamientos que generen las mejores aproximaciones a la solución del problema.
dc.description.abstractAbstract: The problem of the Longest Common Multiple Sequence (MLCS), has been widely studied in Computer Science for more than 40 years, mainly motivated by its diverse applications in Bioinformatics. This problem consists in calculating a subsequence of maximum length, common to a set of given sequences. In this paper we propose a heuristic algorithm able to approximate one or several solutions to the MLCS problem using the Shannon entropy as a measure of the information to determine the alignments that generate the best approximations to the solution of the problem.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ciencias Departamento de Matemáticas Matemáticas
dc.relation.ispartofMatemáticas
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc0 Generalidades / Computer science, information and general works
dc.subject.ddc51 Matemáticas / Mathematics
dc.subject.ddc6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology
dc.titleSubsecuencia Común más Larga en Múltiples Secuencias mediante Medidas de la Información
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/70866/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesSáenz Lesmes, Ross Mary (2018) Subsecuencia Común más Larga en Múltiples Secuencias mediante Medidas de la Información. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalAlgoritmo heurístico
dc.subject.proposalAlineamiento
dc.subject.proposalSubsecuencia
dc.subject.proposalEntropía
dc.subject.proposalAlgorithm heuristic
dc.subject.proposalSequence
dc.subject.proposalLongest common subsequence
dc.subject.proposalMLCS
dc.subject.proposalEntropy
dc.subject.proposalAlignment
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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